El pensamiento no parece ser exclusivo de los humanos, ya que un grupo de científicos y tecnólogos ha demostrado que la inteligencia artificial puede autocorregirse. Este hallazgo sugiere que la IA tiene la capacidad de aprender y ajustar su comportamiento de manera autónoma.
El pensamiento podría no ser exclusivo de los humanos, ya que un grupo de científicos y tecnólogos ha demostrado que la Inteligencia Artificial (IA) tiene la capacidad de autocorregirse y de alcanzar nuevas conclusiones a través del “aprendizaje por pensamiento”.
Un equipo de investigadores ha demostrado cómo algunas de estas “mentes artificiales” pueden autocorregirse, y hoy publican sus hallazgos en la revista Trends in Cognitive Sciences.
Recientemente, se han observado ejemplos de lo que parece ser aprendizaje por pensamiento en la inteligencia artificial, especialmente en grandes modelos lingüísticos. Tania Lombrozo, profesora de psicología y codirectora de la iniciativa “Mentes Naturales y Artificiales” de la Universidad de Princeton, comenta: “A veces, ChatGPT se autocorrige sin recibir indicaciones explícitas; esto es similar a lo que ocurre cuando las personas aprenden a través del pensamiento”, señala en el extracto proporcionado por la revista.
Lombrozo identificó cuatro ejemplos de aprendizaje por medio del pensamiento tanto en humanos como en IA. Por ejemplo, al explicar a un niño cómo funciona un microondas, un adulto puede descubrir lagunas en su propia comprensión. Asimismo, reorganizar los muebles del salón a menudo requiere crear una imagen mental para simular diferentes disposiciones antes de realizar cualquier cambio físico.
La inteligencia artificial demuestra procesos de aprendizaje que son similares a los de los humanos. Por ejemplo, situaciones como la de descargar un software pirata pueden parecer moralmente aceptables hasta que se compara con el robo de bienes físicos. Asimismo, si alguien sabe que el cumpleaños de un amigo es en un día bisiesto y mañana es bisiesto, puede inferir que el cumpleaños de su amigo es mañana.
Los investigadores han observado que la IA puede corregir o perfeccionar sus respuestas iniciales cuando se le pide que profundice en un tema complejo. En la industria del juego, por ejemplo, se utilizan motores de simulación que permiten a los modelos aprender de los resultados de estas simulaciones.
Al solicitar a un modelo lingüístico que establezca analogías, se puede obtener respuestas más precisas que con preguntas directas. Además, pedirle que realice un razonamiento paso a paso puede llevarla a conclusiones que no alcanzaría de otra manera.
Tania Lombrozo plantea en su investigación la pregunta de por qué tanto las mentes naturales como las artificiales comparten estas características, así como el papel y valor del aprendizaje por pensamiento. Ella concluye que “aprender pensando es una forma de aprendizaje a la carta”.
